Même si vous l’utilisez tous les jours, vous vous demandez peut-être comment fonctionne ChatGPT.
Plongeons dans les coulisses du chatbot IA le plus populaire au monde.
Aperçu : Comment fonctionne ChatGPT
Si vous n’avez que 20 secondes, voici comment ChatGPT fonctionne :
- Vous envoyez une demande. « Merci d’écrire un e-mail. »
- ChatGPT découpe votre saisie en jetons pour le traitement.
- Il utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour analyser la demande et comprendre le contexte.
- Il prédit le mot suivant en s’appuyant sur les schémas appris lors de l’entraînement.
- Il se concentre sur les parties les plus pertinentes de votre message (grâce au mécanisme d’attention).
- ChatGPT génère la réponse complète, mot par mot, puis vous la renvoie.
Voici les étapes de base du traitement et de la réponse par ChatGPT.
Que signifie GPT ?
GPT dans ChatGPT signifie « generative pre-trained transformer » (transformer génératif pré-entraîné). Ces trois éléments sont essentiels pour comprendre le fonctionnement de ChatGPT.
1. Génératif
ChatGPT est un modèle d’IA génératif : il peut produire du texte, du code, des images et du son. D’autres exemples d’IA générative sont les outils de génération d’images comme DALL-E ou les générateurs audio.
2. Pré-entraîné
L’aspect « pré-entraîné » de ChatGPT explique pourquoi il semble tout savoir sur Internet. Le modèle GPT a été formé sur d’immenses volumes de données grâce à un processus appelé « apprentissage non supervisé ».
Avant ChatGPT, les modèles d’IA étaient conçus avec un apprentissage supervisé : on leur fournissait des entrées et sorties clairement identifiées, et ils apprenaient à faire le lien entre les deux. Ce processus était assez lent, car les jeux de données devaient être préparés par des humains.
Lorsque les premiers modèles GPT ont été exposés aux grands jeux de données sur lesquels ils ont été entraînés, ils ont assimilé les structures du langage et le sens contextuel à partir de nombreuses sources.
C’est pour cela que ChatGPT est un chatbot à connaissances générales : il a déjà été entraîné sur un vaste ensemble de données avant d’être mis à disposition du public.
Les utilisateurs souhaitant entraîner davantage le moteur GPT – pour le spécialiser dans certaines tâches, comme la rédaction de rapports adaptés à votre organisation – peuvent utiliser des techniques pour personnaliser les LLM.
3. Transformeur
Les transformers sont un type d’architecture de réseau de neurones introduit dans un article de 2017 intitulé « Attention is All You Need » par Vaswani et al. Avant les transformers, on utilisait surtout des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des réseaux à mémoire à long terme (LSTM) pour traiter des séquences de texte.
Les RNN et LSTM lisaient le texte de façon séquentielle, comme le ferait un humain. Mais l’architecture transformer permet de traiter et d’évaluer chaque mot d’une phrase simultanément, ce qui lui permet d’attribuer plus d’importance à certains mots, même s’ils se trouvent au milieu ou à la fin de la phrase. C’est ce qu’on appelle le mécanisme d’auto-attention.
Prenons la phrase : « La souris ne pouvait pas entrer dans la cage car elle était trop grande. »
Un transformer pourrait juger le mot « souris » plus important que « cage » et comprendre correctement que « elle » fait référence à la cage.
Mais un modèle comme un RNN pourrait interpréter “il” comme désignant la cage, car c’est le dernier nom traité.
L’aspect « transformer » permet à ChatGPT de mieux comprendre le contexte et de produire des réponses plus intelligentes que ses prédécesseurs.
Traitement du langage naturel
Ce qui donne à ChatGPT un aspect magique, c’est qu’il utilise le traitement du langage naturel. Il peut dialoguer avec nous car il sait traiter puis comprendre le langage humain.
Qu’est-ce que le traitement du langage naturel ?
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui s’intéresse à l’interaction entre les ordinateurs et les humains via le langage naturel.
Il permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain de façon pertinente et utile.
NLP vs NLU vs NLG
Le NLP est un domaine large qui englobe plusieurs sous-disciplines, dont la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG).
Le NLP est le domaine principal, tandis que la NLU et la NLG sont des sous-domaines spécialisés. En effet, le traitement du langage naturel implique à la fois la compréhension puis la génération lors d’un échange.
Comment fonctionne le NLP ?
La NLU décompose le langage humain pour en interpréter le sens et l’intention. Voici les étapes du processus :
- Le texte est prétraité pour supprimer les éléments inutiles (ponctuation, mots vides, etc.).
- Le système identifie les éléments clés comme les entités, mots-clés et expressions du texte.
- Il analyse la structure des phrases pour comprendre les relations entre les mots et concepts.
- Le modèle NLU associe les éléments reconnus à des intentions ou objectifs précis.
- Le moteur NLU affine sa compréhension en fonction du contexte et de l’historique des interactions utilisateur.
Le système fournit une sortie structurée qui permet de déclencher des actions ou réponses appropriées.
Processus d’entraînement de ChatGPT
ChatGPT est entraîné en deux étapes : pré-entraînement puis ajustement (fine-tuning).
Pré-entraînement
D’abord, le modèle d’IA est exposé à une grande quantité de textes – livres, sites web, fichiers divers.
Lors du pré-entraînement, le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase, ce qui lui permet de repérer les schémas du langage. Il construit ainsi une compréhension statistique de la langue, ce qui lui permet de générer des textes cohérents.
Ajustement (fine-tuning)
Après le pré-entraînement, le modèle est ajusté sur des jeux de données plus spécifiques. Pour ChatGPT, cela inclut des ensembles de conversations.
Une étape clé consiste à utiliser l’apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF), où des formateurs humains évaluent les réponses du modèle. Ce retour aide ChatGPT à améliorer la pertinence, l’utilité et la justesse de ses réponses.
Termes clés de ChatGPT
Jetons
Les unités de texte (mots ou parties de mots) que le modèle traite. Les entrées et sorties de ChatGPT sont tokenisées pour un calcul efficace.
Apprentissage zéro-shot
Capacité du modèle à effectuer des tâches pour lesquelles il n’a pas été spécifiquement entraîné, en s’appuyant sur ses connaissances générales.
L’apprentissage one-shot consiste à fournir un exemple au modèle, tandis que le n-shot implique de lui donner plusieurs exemples pour apprendre.
Mécanisme d’attention
Composant du modèle transformeur qui lui permet de se concentrer sur différentes parties du texte lors de la génération de réponses.
Hallucination
Un modèle d’IA « hallucine » lorsqu’il génère des informations incorrectes ou incohérentes. On peut limiter ces hallucinations grâce à des stratégies comme la génération augmentée par récupération (RAG).
Raisonnement en chaîne
Méthode qui aide le modèle à raisonner étape par étape, améliorant sa capacité à traiter des requêtes ou tâches complexes.
Certains modèles ChatGPT intègrent automatiquement cette stratégie – comme les derniers modèles OpenAI o1. Mais vous pouvez demander à n’importe quelle version de faire du raisonnement en chaîne : il suffit de lui demander d’expliquer son raisonnement étape par étape.
Pré-entraînement
Phase initiale où le modèle est entraîné sur un vaste ensemble de données pour apprendre les schémas du langage avant d’être ajusté pour des tâches spécifiques.
Ajustement (fine-tuning)
Processus d’ajustement du modèle sur un jeu de données ou une tâche plus ciblée afin d’améliorer ses performances dans des cas d’usage précis.
Fenêtre de contexte
Limite de la quantité de texte que le modèle peut prendre en compte pour générer une réponse.
Une fenêtre de contexte réduite signifie que vous ne pouvez pas envoyer un long rapport et demander un résumé – le modèle aura « oublié » le début du document.
Comment personnaliser ChatGPT
Il existe plusieurs façons de personnaliser de puissants LLM, comme le moteur GPT qui alimente ChatGPT. Créer votre propre agent LLM est plus simple qu’il n’y paraît.
GPT personnalisés
OpenAI permet à ses utilisateurs de personnaliser les GPT selon leurs besoins. Vous pouvez demander à un GPT personnalisé de vous apprendre les règles d’un jeu de société, de concevoir des affiches de groupes de rock métal ou de vous expliquer des concepts d’IA.
Agents IA personnalisés
Avec les progrès de l’IA, il est facile (et gratuit) de créer vos propres agents IA alimentés par des LLM.
Des outils low-code en glisser-déposer aux environnements de développement avancés, il existe d’excellentes plateformes de création d’IA pour tous les usages et tous les niveaux.
Créer votre propre agent alimenté par un LLM vous permet de concevoir un assistant IA sur mesure qui planifie vos réunions et génère vos rapports hebdomadaires. Ou bien vous pouvez créer un agent IA pour le support client à déployer sur WhatsApp. Les possibilités sont nombreuses.
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FAQ
1. Comment ChatGPT se compare-t-il à d'autres chatbots IA comme Google Bard ou Claude ?
ChatGPT excelle dans le raisonnement structuré et le code, Bard (de Google) est fortement intégré à la recherche et aux données en temps réel via Google, et Claude (Anthropic) est conçu pour la sécurité et la gestion de contextes longs.
2. ChatGPT peut-il comprendre et générer du texte dans plusieurs langues avec la même efficacité ?
ChatGPT comprend et génère du texte dans de nombreuses langues, mais il est le plus fluide et précis en anglais. Il fonctionne raisonnablement bien dans des langues largement parlées comme l’espagnol, le français ou l’allemand, mais ses performances peuvent diminuer pour des langues structurellement complexes.
3. ChatGPT « pense-t-il » ou « comprend-il » comme un humain ?
ChatGPT ne pense pas et ne comprend pas comme un humain. Il n’a ni conscience ni compréhension réelle. Il génère des réponses en prédisant statistiquement le mot le plus probable à partir des schémas appris, sans véritable compréhension.
4. ChatGPT est-il biaisé ? Comment mesure-t-on ou corrige-t-on les biais dans les LLM ?
Oui, ChatGPT peut présenter des biais issus des données sur lesquelles il a été entraîné, y compris des biais sociétaux ou culturels. OpenAI limite ces biais grâce à des techniques comme l’apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF), le red-teaming et une surveillance continue, mais il est difficile d’éliminer totalement les biais.
5. À quelle fréquence ChatGPT est-il mis à jour avec de nouvelles informations ?
ChatGPT n’est pas mis à jour en temps réel ; ses connaissances sont figées et basées sur les données d’entraînement jusqu’à une certaine date. Les mises à jour n’ont lieu que lorsqu’OpenAI publie une nouvelle version ou réentraîne le modèle, il peut donc ne pas refléter les événements récents sauf si la navigation web est activée dans certaines versions.
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